Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 19 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
lượt xem 7
download
Quảng cáo và SPAM thuộc bài 19 của bộ bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin do TS.Nguyễn Bá Ngọc biên soạn sẽ giới thiệu tới các bạn tổng quan công cụ tìm kiếm trên Web; quảng cáo trong tìm kiếm; mô hình Goto (1996); mô hình Google (2000/2001);...
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 19 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
- (IT4853) Tìm kiếm và trình diễn thông tin Quảng cáo và SPAM
- Giảng viên TS. Nguyễn Bá Ngọc Địa chỉ: Viện CNTT & TT/BM HTTT/B1-603 Email: ngocnb@soict.hust.edu.vn Website: http://is.hust.edu.vn/~ngocnb 2
- Tổng quan công cụ tìm kiếm trên Web 3
- Nội dung chính Quảng cáo trong tìm kiếm Tối ưu hóa nội dung hướng tìm kiếm 4
- Mô hình Goto (1996) 5
- Mô hình Goto (1996) Quảng cáo được xếp hạng theo giá Thu nhập tối đa cho Goto. Không phân biệt quảng cáo với kết quả tìm kiếm. Chỉ hiển thị một danh sách kết quả duy nhất! Không xếp hạng theo sự phù hợp, . . . 6
- Mô hình Google (2000/2001) Phân biệt rõ ràng kết quả tìm kiếm và quảng cáo 7
- Tài liệu phù hợp và quảng cáo SogoTrade xuất hiện trong kết quả tìm kiếm SogoTrade trong mục quảng cáo Công cụ tìm kiếm có xếp hạng địa chỉ được quảng cáo cao hơn địa chỉ không được quảng cáo? Đa phần các công cụ tìm kiếm hàng đầu đều 8 tuyên bố không.
- Phương pháp xếp hạng quảng cáo Nhà quảng cáo đặt giá cho từ khóa – đấu giá. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia đặt giá cho bất kỳ từ khóa nào. Nhà quảng cáo chỉ phải trả tiền khi ai đó mở quảng cáo. Xếp hạng quảng cáo, và giá phải trả khi người dùng mở quảng cáo? 9
- Phương pháp xếp hạng quảng cáo Nếu xếp hạng theo giá được trả như trong Goto Truy vấn và quảng cáo có thể không khớp về nội dung Cải tiến: Xếp hạng dựa trên giá và sự phù hợp Tham số chính để đánh giá sự phù hợp là tỉ lệ mở liên kết Các tiêu chí xếp hạng khác: địa điểm, thời gian, chất lượng và tốc độ tải trang web, v.v. Kết quả: Quảng cáo kém phù hợp sẽ bị xếp hạng thấp hơn Mong muốn: Người dùng luôn tìm được thông tin hữu ích. Sự hài lòng của người dùng và doanh thu của hệ thống sẽ là cực đại. 10
- Mô hình đấu giá với giá thứ hai của Google bid: giá tối đa được trả cho một lần mở quảng cáo CTR: tỉ lệ bấm quảng cáo: (số lần bấm quảng cáo / số lần hiển thị quảng cáo). CTR thể hiện sự phù hợp. Xếp hạng quảng cáo: bid × CTR: tổng hợp (i) giá được trả (ii) mức độ phù hợp của quảng cáo rank: xếp hạng paid: giá thứ hai được trả bởi nhà quảng cáo 11
- Mô hình đấu giá với giá theo giá thứ hai của Google Đấu giá với giá thứ hai: Nhà quảng cáo trả chi phí tối thiểu để duy trì vị trí của họ trong đấu giá và thêm 1 xu (0.01$). price1 × CTR1 = bid2 × CTR2 (kết quả là rank1=rank2) price1 = bid2 × CTR2 / CTR1 p1 = bid2 × CTR2/CTR1 = 3.00 × 0.03/0.06 = 1.50 p2 = bid3 × CTR3/CTR2 = 1.00 × 0.08/0.03 = 2.67 p3 = bid4 × CTR4/CTR3 = 4.00 × 0.01/0.08 = 0.50 12
- Mô hình đấu giá theo giá thứ hai của Google Google: Thu thêm một xu từ mỗi quảng cáo sẽ bổ xung hàng tỉ lợi nhuận cho Google. Mô hình quảng cáo có thể là lĩnh vực nghiên cứu quan trọng bậc nhất đối với máy tìm kiếm (computational advertising). 13
- Những từ khóa được định giá cao Theo http://www.cwire.org/highest-paying-search-terms/ $69.1 mesothelioma treatment options $65.9 personal injury lawyer michigan $62.6 student loans consolidation $61.4 car accident attorney los angeles $59.4 online car insurance quotes $59.4 arizona dui lawyer $46.4 asbestos cancer $40.1 home equity line of credit $39.8 life insurance quotes $39.2 refinancing $38.7 equity line of credit $38.0 lasik eye surgery new york city $37.0 2nd mortgage $35.9 free car insurance quote 14
- Quảng cáo trong tìm kiếm: ba bền đều có lợi? Công cụ tìm kiếm thu lợi mỗi khi ai đó mở quảng cáo. Người dùng chỉ mở quảng cáo nếu họ thực sự quan tâm. Công cụ tìm kiếm sẽ phạt những quảng cáo không phù hợp. … để người dùng hài lòng với những gì họ tìm thấy sau khi mở quảng cáo. Nhà quảng cáo tìm thấy những khách hàng mới với chi phí tối thiểu. 15
- Có thể đánh lừa hệ thống? 16
- Không phải cả ba bên đều có lợi: Đầu cơ từ khóa Mua một từ khóa trên Google Sau đó chuyển hướng lưu lượng tới bên thứ ba (đối tác trả giá cao hơn giá bạn phải trả Google) Ví dụ, chuyển tới một trang chứa rất nhiều quảng cáo v.v. 17
- Không phải cả ba bên đều có lợi: Sự vi phạm thương hiệu Ví dụ: Geico Một thời gian trong năm 2005: Từ khóa tìm kiếm “Geico” trên Google bị mua bởi những đối thủ. Geico đã thất bại trong trường hợp này ở Mỹ. Louis Vuitton cũng đã gặp tình huống tương tự ở châu Âu. Tham khảo http://google.com/tm complaint.html 18
- Nội dung chính Quảng cáo trong tìm kiếm Tối ưu hóa nội dung hướng tìm kiếm 19
- Sec. 19.2.2 Tối ưu nội dung hướng tìm kiếm SEO - Search Engine Optimization Tùy chỉnh nội dung trang web để chiếm thứ hạng cao trong tìm kiếm Mục đích: Thương mại, chính trị, tôn giáo Tài trợ bởi quỹ quảng cáo Thực hiện dưới dạng dịch vụ bởi các công ty, webmasters, search engine optimizers, v.v. 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Giới thiệu môn học
7 p | 6 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 15: Vấn đề tìm kiếm trên Web
27 p | 5 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 14: Phân cụm văn bản (2)
22 p | 6 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 13: Phân cụm văn bản
44 p | 6 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 12: Phân lớp văn bản (2)
24 p | 4 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 11: Phân lớp văn bản
31 p | 1 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 10: Các phương pháp xây dựng chỉ mục ngược
33 p | 2 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 9: Nén chỉ mục ngược
33 p | 4 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 8: Đánh giá kết quả tìm kiếm (2)
24 p | 8 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 7: Đánh giá kết quả tìm kiếm
42 p | 2 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 6: Mô hình ngôn ngữ
27 p | 4 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 5: Mô hình nhị phân độc lập
37 p | 6 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 4: Mô hình không gian vec-tơ
31 p | 5 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 3: Xử lý từ truy vấn
41 p | 9 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 2: Thực hiện truy vấn trên chỉ mục ngược
26 p | 4 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 1: Phương pháp tìm kiếm Boolean
30 p | 4 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 17: Quảng cáo và SPAM
28 p | 2 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin - Bài 16: Phát hiện trùng lặp gần
24 p | 2 | 0
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn